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Le blog d’Hercule Martin Manager
 
puce L’ordinateur bat l’homme parce que celui-ci le veut bien
Rubrique : L'humeur du jour,Lectures d'Hercule Martin,Mieux gérer le changement permanent Publié le vendredi, 18 mars 2016
   

jeudego

Début mars, l’ordinateur Alpha Go a battu définitivement le meilleur joueur du monde go trois fois de suite (sur un challenge prévu en cinq rounds).

L’ordinateur a-t-il définitivement dépassé l’homme, ou ce dernier s’est-il laissé à la facilité ?

Selon un article de l’Express, l’architecture d’AlphaGo s’élabore autour de trois technologies entremêlées qui lui permettent « d’apprendre à apprendre » :

  1.  Un algorithme, tout d’abord, qui pourrait être qualifié de « tout bête » s’il se contentait d’apprendre tous les coups et de calculer le meilleur. Au lieu de ça, il réduit au maximum la complexité d’un jeu pour simuler seulement les meilleurs coups.

Et vous, lorsque vous avez un problème à résoudre, vous concentrez-vous sur quelques solutions ?

2.Le Deep Learning ou l’apprentissage profond. C’est une technologie qui imite le cerveau humain en simulant un réseau de neurones artificiels, numériques. En simplifiant, cela veut analyser le détail le besoin et tirer parti de son expérience.

Et vous, prenez-vous toujours le temps de prendre du recul avant d’agir ?

 3. L’apprentissage par renforcement. « Cette technique permet d’estimer -à l’avance- si un coup est bon ou mauvais alors que la réponse certaine et définitive ne sera connue que 5, 10 ou 15 coups plus tard. Cette information est stockée dans un réseau de neurones profond, ce qui permet de bénéficier de sa capacité de généralisation.

Et vous,  faites-vous un retour sur vos expériences pour en tirer parti, pour  « grandir » ? 

Super fort Alpha Go ? Il utilise 10 couches de neurones, alors que le cortex humain dispose d’environ 160 cartes ! Oui, mais lui, il en tire pleinement parti.

Et vous ?  

Source : http://www.lexpress.fr/actualite/sciences/la-victoire-d-un-ordinateur-sur-un-joueur-de-go-n-est-pas-si-revolutionnaire_1771648.html

Pour aller plus loin : http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/

 

     
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